一.环境以及注意事项 1.windows10家庭版 python 3.7.1 2.需要使用到的库 wordcloud(词云),jieba(中文分词库),安装过程不展示 3.注意事项:由于wordcloud默认是英文不支持中文,所以需要一个特殊字体 simsum.tff.下载地址: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/notion-static/b869cb0c7f4e4c909a069eaebbd2b7ad/simsun.ttf 请安装到C:\Windows\F

1. 先下载并安装nltk包,准备一张简单的图片存入代码所在文件目录,搜集英文停用词表 import nltk nltk.download() 2. 绘制词云图 import re import numpy as np import pandas as pd #import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize from nltk.corp

一.pyecharts绘制词云图WordCloud.add()方法简介 WordCloud.add()方法简介 add(name,attr,value, shape="circle", word_gap=20, word_size_range=None, rotate_step=45) name str 图例名称 attr list 属性名称 value list 属性所对应的值 shape 词云图轮廓 对应属性可选'circle', 'rect', 'roundRect', 'tri

一.什么是词云图? 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字.色彩.图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息. 制作词云图的网站有很多,简单方便,适合小批量操作. BI软件如Tableau.PowerBI也可以做,当然相比较web网站复杂一点. 在编程方面,JavaScript是制作词云图的第一选择,像D3.echarts都非常优秀. python也有不少可视化库能制作词云图,这次我们尝试使用pyecharts. 先上效果图: 二.pyecharts介绍 pyec

1. 导入需要的包package import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS import xlrd 2. 设置生成词云图的背景图片,最好是分辨率高且色彩边界分明的图片 def set_background(picpath): back_coloring = imread(picpath)# 设置背景图片,png等图片格式 retur

又到了清明时节,用python爬取了网易云音乐<清明雨上>的评论,统计词频和绘制词云图,记录过程中遇到一些问题 爬取网易云音乐的评论 一开始是按照常规思路,分析网页ajax的传参情况.看到参数都是加密过的,在网上参考别人之前爬虫的思路.发现陆续有人用模拟传参,自己加密参数来实现,主要用python和js版本的.我尝试了几次,加密过程有问题没解决.后来突然看到有人提到了一个get请求获取评论的url,实测可以用,估计是传参之后,实际调用的内部接口. http://music.163.com/ap

一.背景介绍 最近几天,谷爱凌在冬奥会赛场上夺得一枚宝贵的金牌,为中国队贡献了自己的荣誉! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v1/dm/

一.背景介绍 最近一段时间,刘畊宏真是火出了天际,引起一股全民健身的热潮,毕竟锻炼身体,是个好事! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程. 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 首先分析B站弹幕接口. 经过分析,得到的弹幕地址有两种: 第一种:http://comment.bilibili.com/{cid}.xml 第二种:https://api.bilibili.com/x/v

目录 一.背景介绍 二.代码讲解-爬虫部分 2.1 分析弹幕接口 2.2 讲解爬虫代码 三.代码讲解-情感分析部分 3.1 整体思路 3.2 情感分析打标 3.3 统计top10高频词 3.4 绘制词云图 3.5 情感分析结论 四.同步演示视频 一.背景介绍 最近一段时间,王心凌在浪姐3的表现格外突出,唤醒了一大批沉睡中的老粉,纷纷直呼'爷青回'! 针对此热门事件,我用Python的爬虫和情感分析技术,针对小破站的弹幕数据,分析了众多网友弹幕的舆论导向,下面我们来看一下,是如何实现的分析过程.

[写在前面] 以前看到过一些大神制作的词云图 ,觉得效果很有意思.如果有朋友不了解词云图的效果,可以看下面的几张图(图片都是网上找到的): 网上找了找相关的软件,有些软件制作 还要付费.结果前几天在大神的公众号里的文章中看到了python也能实现,而且效果也很不错 .那还等什么,不赶紧盘它? [示例代码] # coding=utf-8 # @Auther : "鹏哥贼优秀" # @Date : 2019/7/31 # @Software : PyCharm import numpy a

2019-12-12中文文本分词和词云图具体功能介绍与学习代码: import jiebaa="由于中文文本的单词不是通过空格或者标点符号来进行分割"#jieba.lcut()s是最常用的中文分词函数,用于精准模式,即将字符串分割为等量的中文词组,返回结果是列表类型print(jieba.lcut(a))#jieba.lcut(s,cut_all=True):用于全模式,即将字符串所有分词可能均列出来,返回结果是列表类型,冗余性较大,速度很快,但是不能解决歧义的问题print(jieb

使用wordcloud2绘制词云图 library(wordcloud2) findwords<-function(tf){ txt<-scan(tf,"") wl<-list() for(i in 1:length(txt)){ wrd<-txt[i] wl[[wrd]]<-c(wl[[wrd]],i) } return(wl) } words<-findwords("testconcorda.txt") wordfreq<

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词: 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其

一.简介词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:! 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其中较为优秀易用的wordcloud以及stylecloud的用法进行介绍和举例说明. 二.利用wordcloud绘制词云图wordcloud是Pyt

python词云生成-wordcloud库 全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0' 一.wordclound库基本介绍 1.1wordclound wordcloud是优秀的词云展示第三方库 词云以词语为基本单位,更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 二.wordcloud库使用说明 2.1 wordcloud库的使用 wordcloud.WordCloud()代表一个

•wordcloud使用方法 常规使用方法 import wordcloud #创建一个词云对象 w = wordcloud.WordCloud(background_color="white") #向WordCloud对象w中加载文本txt txt1 = "life is short,you need python" w.generate(txt1) # #将词云输出为图像文件png/jpg 参数 利用jieba库做中文词云 import jieba import

环境及模块: Win7 64位 Python 3.6.4 WordCloud 1.5.0 Pillow 5.0.0 Jieba 0.39 目标: 绘制安徽省2018年某些科技项目的词云,直观展示热点. 思路: 先提取项目的名称,再用Jieba分词后提取词汇:过滤掉“研发”.“系列”等无意义的词:最后用WordCloud 绘制词云. 扩展: 词云默认是矩形的,本代码采用图片作为蒙版,产生异形词云图.这里用的图片是安徽省地图. 秘笈: 用网上的常规方法绘制的词云,字体有点模糊,秘笈在最后点明. 本文

目录 前言 核心代码 测试 前言 当我们想快速了解书籍.小说.电影剧本中的内容时,可以绘制 WordCloud 词云图,显示主要的关键词(高频词),可以非常直观地看到结果 核心代码 from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba from PIL import Image import numpy as np # 生成词云函数 def create_word_cloud(words): #

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概. 首先贴出一张词云图(以哈利波特小说为例): 在生成词云图之前,首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多,他们的功能也都是大同小异,我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型. 下面我来简单介绍一下结巴分词的用法 结巴分词的分词模式分为三种: (1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出

词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

# coding: utf-8 import jieba from scipy.misc import imread # 这是一个处理图像的函数 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt back_color = imread('o_002.jpg') # 解析该图片 wc = WordCloud(background_color='white',